تشخیص ناهنجاری در مسیرخودرو با استفاده از از آموزش لغت نامه و بازسازی تنک

در سامانه‌های کنترل ترافیک و ثبت تخلفات وسایل نقلیه همواره دستیابی به سامانه‌ای که بتوان با استفاده از آن به طور خودکار رفتارهای ناهنجار رانندگان را شناسایی کرد، چالشی اساسی به شمار می‌آید. در این تحقیق سامانه‌ای با مشخصات مذکور برای تشخیص ناهنجاری مسیر خودروها پیشنهاد گردیده که در آن ابتدا به استخراج ویژگی‌های زمانی- مکانی و تشکیل یک طبقه‌بند با کمک لغت‎نامه حاصل از آن ویژگی‌ها پرداخته می‌شود. طبقه‌بند از پردازش‌هایی چون خوشه‌بندی بهینه‌شده با الگوریتم جفت‌گیری زنبور عسل و پردازش تنک روی ویژگی‌های زمانی- مکانی حاصل از داده‌های آموزشی تشکیل می‌گردد. طبقه‌بند طراحی‌شده روی داده‌های آزمون، به منظور تشخیص ناهنجاری اعمال می‌شود. وجه تمایز این پژوهش نسبت به پژوهش‌های پیشین علاوه بر شیوه نوین در پیش‌پردازش صورت‌گرفته به منظور ایجاد ماتریس لغت‎نامه، تشخیص ناهنجاری بر پایه ارزیابی ماتریس حاصل از تعلق داده‌ها به هر طبقه است که منجر به دقت بالاتر روش پیشنهادی نسبت به سایر روش‌های رقیب می‌شود. برای ارزیابی بهتر روش پیشنهادی، ابتدا آن را روی پایگاه داده UCSD و سپس روی دنباله‌های ویدیویی استخراج‌شده از عبور و مرور خودروها در ضلع شمالی دانشگاه فردوسی مشهد اعمال نموده و سپس نتایج حاصل، با نتایج سایر پژوهش‌های شناخته‌شده در این حوزه مقایسه می‌گردد.